five

United States Code of Federal Regulations|法律数据集|联邦法规数据集

收藏
www.govinfo.gov2024-10-25 收录
法律
联邦法规
下载链接:
https://www.govinfo.gov/app/collection/cfr
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含了美国联邦法规的全文,涵盖了联邦政府各部门和机构的法规和规章。这些法规和规章按照主题分类,并定期更新以反映最新的法律变化。
提供机构:
www.govinfo.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
美国联邦法规数据集(United States Code of Federal Regulations)的构建基于美国联邦政府发布的官方法规文本。该数据集涵盖了从1996年至今的所有联邦法规,包括各个部门的法规更新和修订。数据集的构建过程涉及对官方出版物的数字化处理,确保文本的准确性和完整性。此外,数据集还包括了法规的元数据,如发布日期、修订历史和相关法律条文,以支持更深入的法规分析和研究。
使用方法
美国联邦法规数据集的使用方法多样,适用于不同领域的专业人士。法律研究人员可以通过该数据集进行法规的历史演变分析,政策制定者可以利用其进行政策影响评估。企业合规部门则可以借助该数据集进行法规遵从性检查。用户可以通过API接口或直接下载数据集进行本地分析,利用数据挖掘和自然语言处理技术提取有价值的信息。
背景与挑战
背景概述
美国联邦法规代码(United States Code of Federal Regulations, USCFR)数据集是法律信息学领域的重要资源,由美国政府机构创建,旨在系统化地整理和公开联邦法律条文。该数据集的构建始于20世纪中期,主要由美国国家档案和记录管理局(NARA)以及联邦法规办公室(OFR)负责维护和更新。其核心研究问题在于如何高效地组织和检索庞大的法律文本,以支持法律研究、政策制定和公众查询。USCFR数据集对法律信息学、政策分析和法律实践产生了深远影响,成为研究者和从业者不可或缺的工具。
当前挑战
USCFR数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先,法律文本的复杂性和多样性使得数据标准化和结构化成为难题。其次,法规的频繁更新和修订要求数据集必须具备高度的动态性和实时性,这对数据管理和维护提出了高要求。此外,如何确保数据集的准确性和权威性,避免法律解释的歧义,也是一大挑战。最后,随着技术的发展,如何利用自然语言处理和人工智能技术提升法律文本的检索和分析效率,是当前研究的前沿问题。
发展历史
创建时间与更新
United States Code of Federal Regulations(美国联邦法规汇编)首次发布于1938年,由美国政府印刷局(GPO)负责维护和更新。该数据集每年都会进行多次更新,以反映联邦法规的最新变化。
重要里程碑
1938年,美国联邦法规汇编的首次发布标志着联邦法规的系统化整理和公开化,极大地促进了法规的透明度和可访问性。1949年,该汇编正式更名为Code of Federal Regulations(CFR),并确立了其年度更新的制度。20世纪末,随着数字技术的发展,CFR开始以电子形式发布,进一步提升了其传播效率和使用便捷性。
当前发展情况
当前,United States Code of Federal Regulations作为美国联邦法规的权威汇编,持续发挥着重要作用。它不仅为法律从业者、学者和公众提供了全面的法规参考,还通过在线平台和数据库实现了实时更新和检索功能。此外,CFR的数字化版本与各种法律信息系统集成,推动了法律信息的智能化处理和分析,对法律研究和政策制定产生了深远影响。
发展历程
  • 首次发布《联邦法规法典》(United States Code of Federal Regulations),旨在系统化整理联邦政府发布的法规。
    1936年
  • 《联邦法规法典》进行重大修订,开始按年度更新,确保法规的时效性和准确性。
    1949年
  • 引入电子化版本,标志着《联邦法规法典》开始向数字化转型,便于公众查阅和使用。
    1966年
  • 推出在线数据库,使得《联邦法规法典》能够通过互联网广泛传播,进一步提高其可访问性。
    1994年
  • 实施全面电子化管理,所有法规更新和修订均通过电子系统进行,确保数据的一致性和完整性。
    2000年
常用场景
经典使用场景
在美国法律体系中,《联邦法规法典》(United States Code of Federal Regulations, USCFR)数据集被广泛用于法律研究和政策分析。该数据集包含了联邦政府各部门的法规和规章,为法律学者、政策制定者和合规专家提供了详尽的法律文本资源。通过分析USCFR,研究者可以深入了解联邦法律的演变过程、法规之间的相互关系以及特定法规的实际应用情况。
解决学术问题
USCFR数据集在学术研究中解决了多个关键问题。首先,它为法律学者提供了丰富的文本数据,有助于研究法律的动态变化和历史发展。其次,通过对法规的文本分析,研究者可以探讨法律条文对社会行为的影响,从而为法律改革提供实证依据。此外,USCFR还支持跨学科研究,如法律与经济、法律与社会学等领域的交叉研究,推动了法律研究的多元化发展。
实际应用
在实际应用中,USCFR数据集被广泛用于法律合规、政策制定和司法决策。企业合规部门利用该数据集确保公司运营符合联邦法规,避免法律风险。政策制定者通过分析USCFR中的法规变化,制定更加科学和有效的政策。司法机构则利用USCFR中的法律文本,辅助案件审理和判决,确保司法公正。此外,USCFR还为公众提供了便捷的法律查询工具,增强了法律透明度和公众参与度。
数据集最近研究
最新研究方向
在法律信息学领域,United States Code of Federal Regulations(美国联邦法规法典)数据集的最新研究方向主要集中在自动化法规解析与合规性评估。研究者们利用自然语言处理技术,开发出能够自动提取法规条款、识别关键法律概念并进行语义分析的算法。这些技术不仅提高了法规检索的效率,还为企业和法律从业者提供了更为精准的合规性指导。此外,跨学科研究中,该数据集也被用于探索法律文本与社会经济指标之间的关联,为政策制定提供科学依据。
相关研究论文
  • 1
    The United States Code of Federal Regulations: A Comprehensive OverviewU.S. Government Publishing Office · 2018年
  • 2
    Legal Information Retrieval: A Study on the United States Code of Federal RegulationsAssociation for Computational Linguistics · 2020年
  • 3
    Automated Compliance Checking with the United States Code of Federal RegulationsIEEE · 2021年
  • 4
    Semantic Analysis of the United States Code of Federal RegulationsACM · 2019年
  • 5
    Interpreting and Applying the United States Code of Federal Regulations in Legal PracticeJournal of Legal Studies · 2022年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

校园防欺凌 AI语音预警

                        校园防欺凌 AI语音预警系统特点1、敏感词检测   可端侧进行分析,如区域内出现风险预示词语,如骂人、霸凌、呼救等词语,接直接触发预警到中心。2、分贝强声检测    实时采集并上传分贝值,不对语音音频进行采集,尊重学生的隐私权。另外,降低常规声音(如雷声、雨声、打鼾声等)的分贝值。3、异常声检测    可独立识别音频特性及类型通过对环境内不同声音进行分析比对,确定其声源类型,区分出有风险的声音(如砸玻璃声、人员尖叫、哭声等)并自动触发报警。4、内置语音播报可自定义语音文件,随时随地进行全局广播。语音合成芯片支持多种语音模式,例如文字转语音,真人声录制,特定音效定制等。

郑州数据交易中心 收录

MeSH

MeSH(医学主题词表)是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念,用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息,广泛应用于医学文献的分类和检索。

www.nlm.nih.gov 收录

MFE-ETP

MFE-ETP数据集由天津大学智能与计算学部创建,是一个针对具身任务规划的多模态基础模型综合评估基准。该数据集包含1184个高质量测试案例,覆盖100个具身任务,涉及对象理解、时空感知、任务理解和具身推理等多个能力维度。数据集的创建过程结合了从BEHAVIOR-100和VirtualHome平台收集的典型家庭任务数据,并通过人工标注和设计任务指令进行精细化处理。MFE-ETP数据集主要应用于提升多模态基础模型在具身人工智能领域的任务规划能力,旨在解决模型在复杂任务场景中的性能瓶颈问题。

arXiv 收录

全国 1∶200 000 数字地质图(公开版)空间数据库

As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.

DataCite Commons 收录